Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Metode dan desain riset

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Metode dan desain riset"— Transcript presentasi:

1 Metode dan desain riset

2 Figure 1.4 The Marketing Research Process
Step 1: Defining the Problem Step 2: Developing an Approach to the Problem Step 3: Formulating a Research Design Step 4: Doing Field Work or Collecting Data Step 5: Preparing and Analyzing Data Step 6: Preparing and Presenting the Report

3 Desain Riset Latar belakang Pertanyaan penelitian Tujuan penelitian
Subyek/obyek penelitian Metode pengumpulan data Metode analisis data

4 Metode Pengumpulan Data Pengendalian Variabel Eksperimen Laboratorium
JENIS DESAIN RISET Metode Pengumpulan Data Riset Pengamatan Riset Survei Pengendalian Variabel Riset Eksperimental Riset ex post facto Menurut Tujuan Riset Deskriptif Riset Komparatif Riset Asosiatif Dari Dimensi Waktu Riset Time Series Riset Cross Section Dari Lingkungan Riset Studi Lapangan Eksperimen Lapangan Eksperimen Laboratorium

5 VARIABEL 19/10/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM

6 VARIABEL Komponen Ilmu Proposisi yang telah didukung oleh data empiris
Suatu peristiwa yang ditangkap oleh indra manusia dan dapat dijelaskan secara ilmiah. 19/10/2013 Seperangkat konsep, definisi, dan proposisi-proposisi yang berhubungan satu sama lain, menunjukkan fenomena secara sistematis untuk menjelaskan (explanation), meramalkan (prediction) fenomena. KOMPONEN ILMU FENOMENA (1) KONSEP (2) PROPOSISI (3) FAKTA (4) TEORI (5) Abstraksi dari fenomena yang disusun berdasarkan generalisasi atas ide-ide, simbol-simbol karekteristik suatu peristiwa dengan nama yang diambil dari bahasa sehari-hari. Resista Vikaliana, S.Si. MM Hubungan kausalitas yang berlaku umum antara dua variabel atau lebih. Proposisi yang telah didukung oleh data empiris VARIABEL Sumber: Prof. Anwar Sanusi

7 Abstraksi dari fenomena yang disusun berdasarkan generalisasi atas ide-ide, simbol-simbol karakteristik suatu peristiwa dengan nama yang diambil dari bahasa sehari-hari. 19/10/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM Pengertian Variabel

8 Macam-macam Variabel: Variabel tergantung/terikat Variabel bebas
19/10/2013 Macam-macam Variabel: Variabel tergantung/terikat Variabel bebas Variabel moderator Variabel antara Variabel laten dan manifest Variabel endogen dan eksogen Resista Vikaliana, S.Si. MM

9 HUBUNGAN ANTARA VARIABEL BEBAS DENGAN VARIABEL
BERGANTUNG PADA BIDANG SDM 19/10/2013 VARIABEL TERIKAT VARIABEL BEBAS Kematangan Emosi (X2) Intelegensi (X1) Kematangan Sosial (X3) Kualitas Pelayanan Jasa (Y) Resista Vikaliana, S.Si. MM Sumber: Prof. Anwar Sanusi

10 HUBUNGAN ANTARA VARIABEL BEBAS DENGAN
VARIABEL TERGANTUNG BIDANG EKONOMI 19/10/2013 PERTUMBUHAN EKONOMI (X1) INVESTASI ASING LANGSUNG (Y) Dependet Variable NILAI TUKAR (X2) Independent variable Resista Vikaliana, S.Si. MM EKSPOR (X3) TINGKAT SUKU BUNGA DOMESTIK (X4) Sumber: Prof. Anwar Sanusi

11 Sumber: Prof. Anwar Sanusi
HUBUNGAN ANTARA VARIABEL BEBAS DENGAN VARIABEL TERGANTUNG BIDANG KEUANGAN EARNING PER SHARE (X1) CURRENT RATIO (X2) LEVERAGE RATIO (X3) TOTAL ASSET TURN OVER (X4) RETURN ON INVESTMENT (X5) EQUITY (X4) 19/10/2013 PERUBAHAN HARGA SAHAM (Y) Resista Vikaliana, S.Si. MM Sumber: Prof. Anwar Sanusi

12 POSISI VARIABEL MODERATOR DALAM VARIABEL BEBAS DAN TERGANTUNG
19/10/2013 Pengurangan Hari Kerja Variabel Bebas Produktivitas Kerja Variabel Terikat Usia Tenaga Kerja Variabel Moderator Resista Vikaliana, S.Si. MM Sumber: Prof. Anwar Sanusi

13 ---------------------- ---------------------- ----------------------
VARIABEL ANTARA 19/10/2013 MOTIVASI MOTIVASI KERJA Variabel Antara KINERJA Variabel Terikat TINGKAT PENDIDIKAN Variabel Bebas Resista Vikaliana, S.Si. MM USIA TENAGA KERJA Variabel Moderator Sumber: Prof. Anwar Sanusi

14 PERHATIKAN POSISI VARIABEL LATEN & MANIFEST BERIKUT INI.
VARIABEL LATEN: variabel yang tidak dapat diukur secara langsung dan memerlukan beberapa indikator sebagai proksinya. VARIABEL MANIFEST: variabel yang dapat diukur secara langsung oleh peneliti. PERHATIKAN POSISI VARIABEL LATEN & MANIFEST BERIKUT INI. Cara Pembayaran Spesifikasi Produk Jenis Merek Distributor Jumlah Waktu Pembelian KEPUTUSAN MEMBELI = simbol untuk variabel laten = simbol untuk variabel manifest

15 VARIABEL ENDOGEN: variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain,
sedangkan VARIABEL EKSOGEN adalah variabel yang memengaruhi variabel lain. Cara Pembayaran Spesifikasi Produk Jenis Merek Distributor Jumlah Waktu Pembelian KEPUTUSAN MEMBELI Penjualan Pribadi Periklanan Hubungan Masyarakat Promosi BAURAN PROMOSI variabel independen variabel dependen Hubungan Kausalitas variabel eksogen variabel endogen

16 SKALA UKUR VARIABEL 19/10/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM

17 Skala Ukur Nominal Skala Ukur Ordinal Skala Ukur Interval
Jenis Skala Ukur Skala Ukur Nominal Skala Ukur Ordinal Skala Ukur Interval Skala Ukur Ratio 19/10/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM

18 Kategori dimensi variabel nominal adalah:
SKALA UKUR NOMINAL 19/10/2013 Untuk fenomena yang variabelnya mempunyai dimensi diskrit (terpisah), hakikatnya tidak dapat diberi nilai berdasarkan dimensi itu. Fenomena itu disebut fenomena nominal, variabelnya disebut variabel nominal. Kategori dimensi variabel nominal adalah: Jenis kelamin: Laki-laki - Perempuan Kota kelahiran: Bandung, Malang, Surabaya, Padang Status perkawinan: Menikah - Belum menikah - Duda - Janda Status pekerjaan: PNS - Wiraswasta - Tentara - Polisi Resista Vikaliana, S.Si. MM

19 DIMENSI VARIABEL NOMINAL
JUMLAH (ORANG) ( %) (%) STATUS PERKAWINAN MENIKAH BELUM MENIKAH DUDA JANDA 75 40 65 60 31,25 16,67 27,08 25,00 AGAMA : - ISLAM - NASRANI - HINDU - BUDDHA 150 110 37,97 27,85 18,99 15,19 240 100,00 395 CATATAN: Dimensinya bersifat terpisah (tidak bertingkat sehingga tidak dapat diberi nilai). Angka dalam kolom bukan nilai atas dimensi, tetapi merupakan hitungan terhadap subjek yang mendukung dimensi atau variabel itu. 19/10/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM

20 SKALA ORDINAL 19/10/2013 SKALA PENGUKURAN YANG MENYATAKAN SESUATU LEBIH DARI YANG LAIN. MEMBERIKAN NILAI PERINGKAT TERHADAP DIMENSI VARIABEL YANG DIUKUR SEHINGGA MENUNJUKKAN SUATU URUTAN PENILAIAN ATAU TINGKAT PREFERENSI. CONTOH: Sebutkan peringkat pilihan saudara terhadap wilayah pemasaran jasa di Jawa Timur. Pasuruan Gresik Madiun Lumajang Malang Situbondo Kediri Surabaya Sumenep Resista Vikaliana, S.Si. MM

21 SKALA INTERVAL 19/10/2013 Menyatakan peringkat dan jarak dari konstruks/variabel yang diukur. Mencakup konsep kesamaan jarak sehingga jarak antara 9 dan 10 sama dengan jarak 15 dan 16. Nilai dalam skala interval bukan angka nol mutlak. Contoh: skala Likert 5 titik Menurut saya, sistem pengembangan karier di perusahaan ini sudah sesuai dengan yang saya harapkan. Sangat Setuju Setuju Netral Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju Resista Vikaliana, S.Si. MM

22 SKALA RATIO 19/10/2013 Menunjukkan peringkat, jarak, dan perbandingan konstruk/variabel yang diukur. Nilai pada skala rasio adalah angka nol mutlak ( 10 adalah 2 kali lebih besar dari 5 ). Kesimpulan: Skala Rasio menyatakan sesuatu sekian kali besarnya dari yang lain, Skala Interval menyatakan sesuatu lebihnya sekian dari yang lain, sedangkan Skala Ordinal menyatakan sesuatu lebih dari yang lain. Skala Nominal menyatakan kategori saja. Resista Vikaliana, S.Si. MM

23 Pengukuran

24 Pengukuran Pendekatan kuantiatif lebih memberi perhatian besar pada pengukuran karena terminologi dan teknik lebih dahulu ditentukan sebelum melakukan pengumpulan data Pendekatan kualitatif mengembangkan cara menangkap dan mengekspresikan konsep menggunakan berbagai alternatif sehingga penciptaan konsep baru adalah bagian dari pengukuran

25 Tujuan Pengukuran untuk mendapatkan ukuran yang tepat (seperti ilmu alam) untuk mendapatkan informasi yang tepat membantu penelitian mengamati hal-hal yang tak nampak

26 Pengukuran Kuantitatif
Conceptualization Operationalization Operational definition

27 Pengukuran Kuantiatif
Conceptualization:sebuah proses mendapatkan konstruk dan mengembangkannya dengan memberikan definisi teoritis atau konseptual Operationalization: menghubungkan definisi konseptual dengan seperangkat teknik atau prosedur pengukuran yang spesifik Operational definition: definisi sebuah variabel ke tindakan yang spesifik yang harus dilakukan peneliti dalam mengukur

28 Tipe Data Kuantitatif Order Interval Origin Nominal none none none
Ordinal yes unequal none Interval yes equal or none unequal Ratio yes equal zero

29 Pengukuran Kualitatif
Operationalize by forming concept from data and working idea Conceptualization by refining the working idea and concepts Theorize the relationship

30 Pengukuran Kualitatif
Conceptualization: proses membentuk definisi teoritis yang koheren sebagai sebuah upaya ‘make sense’ atau mengorganisir data dan ide awal mengenai subyek yang diteliti Operationalization adalah deskripsi mengenai bagaimana peneliti mengembangkan gagasan kerja ketika melakukan observasi dan mengumpulkan data

31 sampling

32 POPULASI DAN TEKNIK PENARIKAN SAMPEL
26/10/2012 POPULASI DAN TEKNIK PENARIKAN SAMPEL POPULASI: Objek atau subjek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang dipelajari oleh peneliti, dan kemudian ditarik kesimpulannya. SAMPEL: Bagian dari karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Resista Vikaliana, S.Si. MM

33 TEKNIK PENARIKAN SAMPEL
26/10/2012 TEKNIK PENARIKAN SAMPEL RANDOM SIMPLE RANDOM SAMPLING SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING STRATIFIED RANDOM SAMPLING CLUSTER RANDOM SAMPLING NON-RANDOM SNOWBALL SAMPLING QUOTA SAMPLING CONVENIENCE SAMPLING PURPOSIVE SAMPLING Saturation sampling (populasi = sampel) Resista Vikaliana, S.Si. MM

34 random SIMPLE RANDOM SAMPLING SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING
26/10/2012 random SIMPLE RANDOM SAMPLING SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING STRATIFIED RANDOM SAMPLING CLUSTER RANDOM SAMPLING Resista Vikaliana, S.Si. MM

35 Simple Random Sampling
26/10/2012 Simple Random Sampling Simple random sampling adalah proses memilih satuan sampling sedemikian rupa sehingga setiap satuan sampling dalam populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk terpilih dalam sampel. Resista Vikaliana, S.Si. MM

36 Tabel: Contoh Tabel Angka Acak
26/10/2012 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 97446 30328 05262 77371 48190 73486 63781 15262 39324 15453 75591 60540 77137 09485 58922 81873 87347 07945 69995 77086 55217 53721 85713 16056 44954 01398 43989 69726 58696 27272 38148 76957 25448 69697 09165 23604 31948 16926 26360 34039 95385 68861 25972 13640 17233 58650 47819 98529 93141 68607 28028 23376 90799 09199 51169 94892 55111 97885 25488 64178 55835 71068 19459 21339 10124 58565 95387 26373 07834 55019 79001 34442 16335 35062 44204 22078 10083 42112 10 20879 50235 17389 25260 96941 45923 11683 32131 Catatan: Angka acak (random) bisa juga diperoleh dengan menggunakan kalkulator. (Tekan Shift – Run ≠ pada kalkulator.) Resista Vikaliana, S.Si. MM

37 SYSTEMATIC Random Sampling
26/10/2012 SYSTEMATIC Random Sampling Systematic random sampling adalah cara pengambilan sampel di mana hanya anggota sampel pertama yang dipilih secara random, sedangkan anggota sampel berikutnya dipilih secara sistematis menurut pola tertentu Resista Vikaliana, S.Si. MM

38 anggota sampel terpilih
26/10/2012 Systematic Random Sampling 775 525 200 Strata I Strata II Strata III 1. Sp = 5 2. Sp + K ; = 15 3. Sp + 2K ; = 25 4. Sp + 3K ; = 35 5. Sp + 4K ; = 45 6. Sp + 5K ; = 55 7. Sp + 6K ; = 65 8. Sp + 7K ; = 75 9. Sp + 8K ; = 85 10. Sp + 9K ; = 95 anggota sampel terpilih Populasi = 100 Sampel = 10 K = 100/ Prof.Anwar Sanusi Resista Vikaliana, S.Si. MM

39 STRATIFIED Random Sampling
26/10/2012 STRATIFIED Random Sampling Stratified random sampling adalah cara pengambilan sampel di mana populasi distratifikasi menjadi beberapa lapisan berdasarkan kriteria tertentu. Kriteria dimaksud dapat berupa variabel penelitian, bisa juga variabel yang dekat dengan variabel penelitian. Resista Vikaliana, S.Si. MM

40 Stratified Random Sampling
26/10/2012 Stratified Random Sampling 1.500 (POPULASI) 775 Strata I Misalkan, ukuran sampel yang diinginkan sebesar 450. Jadi, alokasi sampel per strata: Dari strata I (775/1.500 ) × = 232 Dari strata II (525/1.500) × = 158 Dari strata III (200/1.500) × = 60 450 525 Strata II 200 Strata III Prof.Anwar Sanusi Resista Vikaliana, S.Si. MM

41 Cluster random sampling
26/10/2012 Cluster random sampling Cluster random sampling adalah pengambilan sampel di mana randomisasi dilakukan terhadap kelompok, bukan pada anggota populasi. Resista Vikaliana, S.Si. MM

42 banyak satuan sampling
26/10/2012 cluster terpilih POPULASI N = 8 banyak n = 3 banyak cluster m = 2 banyak satuan sampling m = 1 diteliti semuanya satuan pengamatan 1 2 3 4 5 6 7 8 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 Prof.Anwar Sanusi Resista Vikaliana, S.Si. MM

43 Non random SNOWBALL SAMPLING QUOTA SAMPLING CONVENIENCE SAMPLING
26/10/2012 Non random SNOWBALL SAMPLING QUOTA SAMPLING CONVENIENCE SAMPLING PURPOSIVE SAMPLING Resista Vikaliana, S.Si. MM

44 PENGAMBILAN SAMPEL TIDAK ACAK (Non-Random)
26/10/2012 PENGAMBILAN SAMPEL TIDAK ACAK (Non-Random) Snowball sampling adalah cara pengambilan sampel yang pada awalnya menggunakan responden terbatas, kemudian terus meningkat berdasarkan informasi dari responden pertama. Quota sampling adalah cara pengambilan sampel di mana jumlah responden yang akan diteliti ditetapkan terlebih dahulu, baru kemudian siapa yang akan dipilih menjadi anggota sampel terserah peneliti. Convenience sampling adalah cara pengambilan sampel berdasarkan kemudahan. Purposive sampling adalah cara pengambilan sampel yang didasarkan atas pertimbangan tertentu, terutama pertimbangan yang diberikan oleh sekelompok pakar. Resista Vikaliana, S.Si. MM

45 Menentukan Ukuran Sampel
26/10/2012 Menentukan Ukuran Sampel Menurut Gay dan Dehl (1996): Untuk penelitian deskriptif, minimal diambil sampel sebesar 10% dari populasi. Sementara itu, jika populasinya besar maka minimal diambil sampel sebesar 20% dari populasi. Untuk penelitian yang sifatnya menguji hubungan korelasional, minimal diambil 30 sampel. Untuk penelitian yang sifatnya menguji hubungan kausalitas, minimal diambil 30 subjek per kelompok. Untuk penelitian eksperimen, dianjurkan minimal 15 subjek per kelompok. Resista Vikaliana, S.Si. MM

46 Menentukan Ukuran Sampel
PERHITUNGAN: RUMUS SLOVIN n = N 1 +Nα2 di mana n = ukuran sampel N = ukuran populasi α = toleransi ketidaktelitian (dalam persen) Contoh: Misalkan, diketahui jumlah populasi penelitian adalah orang. Sementara, ketidaktelitian yang dikehendaki adalah 5%. Dengan demikian, jumlah atau ukuran sampel yang diperlukan untuk diteliti adalah sebesar 300 orang. 26/10/2012 Resista Vikaliana, S.Si. MM

47 Menentukan Ukuran Sampel
PERHITUNGAN: KREJCIE & MORGAN n = X2 N P (1 − P) d2 (N − 1) + X2 P (1 − P) di mana n = ukuran sampel N = ukuran populasi P = proporsi populasi (0,5) d = derajat ketelitian (0,05) X2 = nilai tabel X2 = 3,84 Jika ukuran populasi adalah maka ukuran sampel yang diperlukan: n = (3,84) (1.200) 0,5 (1 − 0,5) (0,05)2 (1.200 − 1) + (3,84) 0,5 (1 − 0,5) = 1.152 3,9575 = , ≈ 26/10/2012 Resista Vikaliana, S.Si. MM

48 26/10/2012 Referensi Prof. Anwar Sanusi Metodologi Penelitian Bisnis. Penerbit Salemba Empat, Jakarta Sugiyono. Resista Vikaliana, S.Si. MM


Download ppt "Metode dan desain riset"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google